Проверяет изображения, canvas и видео, закрывает опасный контент и блокирует взаимодействие. Ни API-ключа, ни облачного сервера, ни отправки изображений в интернет.
Ребёнок почти никогда не ищет запрещённое — оно приходит само. Мы делаем защиту свойством самого устройства, а не услугой чужого сервера: анализ идёт локально, наружу не уходит ничего.
Отдельная вкладка смотрит в веб-камеру и закрывает экран во всех вкладках, когда рядом появляется ребёнок. Распознавание локальное: из 468 точек лица считается геометрическая подпись из 496 чисел, кадры и фотографии не сохраняются.
Как это работает и демонстрация →Расширения там не поддерживаются, поэтому вопрос решается отдельным приложением — мини-браузером для детей с тем же локальным щитом внутри, режимом киоска и выходом по PIN родителя. Приложение готовится к выпуску.
О детском мини-браузере →MobileNetV2 распознаёт пять визуальных классов: Drawing, Hentai, Neutral, Porn и Sexy. Категория «18+» использует именно эти вероятности. Остальные три категории в первой версии работают по локальным текстовым сигналам около изображения (alt/title/ссылка/ подпись), а не выдают себя за отдельные нейросети. Любой автоматический фильтр может ошибаться; режим и отдельные категории настраиваются пользователем.
Визуальная MobileNetV2-модель и локальный контекст
Локальные контекстные сигналы около медиа
Локальные контекстные сигналы около медиа
Локальные контекстные сигналы около медиа
Контекстный анализатор проверяет только URL, alt, title, aria-label, подпись ближайшей ссылки и ограниченный набор многоязычных выражений. Он не отправляет текст наружу.
До завершения проверки медиа закрывается, если включён параметр «Защищать во время проверки». Заблокированный элемент получает независимый самовосстанавливающийся overlay в закрытом Shadow DOM, исходная ссылка/кнопка деактивируется, а события мыши, touch и клавиатуры перехватываются на capture-фазе.
MobileNetV2 из NSFWJS 4.4.0 на TensorFlow.js 4.22.0, WebGL с автоматическим переходом на CPU. Веса встроены в model-engine.js при сборке и не загружаются с внешнего сервера. Вход — центральное cover-кадрирование в RGB 224 × 224.
PIN не сохраняется открытым текстом: расширение хранит PBKDF2-SHA256-хэш с уникальной солью. После пяти неверных попыток ввод блокируется на одну минуту. Метаданные последнего объекта хранятся только в памяти браузерной сессии; пиксели и URL в журнал не записываются.
NeuroShield обрабатывает изображения на устройстве пользователя. Встроенная модель и её веса находятся внутри расширения. Расширение не содержит API-ключей, аналитики, рекламы, аккаунтов или собственного сетевого API.
В chrome.storage.sync сохраняются только настройки и список приостановленных пользователем сайтов. В chrome.storage.local сохраняются дневные счётчики и, если пользователь настроил его, только PBKDF2-хэш PIN с уникальной солью. Содержимое изображений, кадров и результаты отдельных классификаций на диск не записываются.
ZIP является готовым пакетом для ручной установки, но Chromium-браузеры требуют сначала распаковать его: обычный локальный ZIP нельзя установить одним кликом без публикации в магазине.
Дата сборки: 11 августа 2026 года.
Автоматический запуск самого расширения в Chromium не выполнен: в контейнере нет браузерного бинарника, а загрузка Playwright Chromium заблокирована сетевой политикой среды. Это ограничение не было заменено фиктивным «успехом». Вместо него выполнен DOM acceptance-тест интерфейса и точный runtime self-test собранного модельного бандла. Для финальной приёмки в реальном браузере приложены две внутренние demo-страницы и пошаговый сценарий в README_INSTALL_RU.txt.
Файлы MODEL_CARD.md, PRIVACY.md и THIRD_PARTY_NOTICES.md внутри архива содержат технические детали. Это защитный фильтр, а не средство безошибочной модерации и не медицинский продукт.